df_forecast = pd.DataFrame({'time':range(1991,2001)}) df_forecast['predict'] = 12000 + ci.cumsum() df_forecast

这段代码中使用了`ci.cumsum()`方法来计算一个数组的累积和，但是没有指定这个数组是什么。如果`ci`是一个NumPy数组或类似数组的对象，那么`ci.cumsum()`将返回一个新的数组，其中每个元素都是`ci`数组中该元素及其前面所有元素的和。然后，这个新数组会被赋值给`df_forecast['predict']`，并作为一个新列添加到`df_forecast`数据框中。

不过，如果`ci`是一个普通的Python列表或其他对象，那么它就没有`cumsum()`方法，这样就会导致代码出错。因此，需要确保`ci`是一个NumPy数组或类似数组的对象才能正确地使用`cumsum()`方法。如果不是，可以将其转换为NumPy数组，例如：

import numpy as np
import pandas as pd

ci = [100, 200, 300, 400, 500]
ci_arr = np.array(ci)

df_forecast = pd.DataFrame({'time': range(1991, 2001)})
df_forecast['predict'] = 12000 + ci_arr.cumsum()

print(df_forecast)

在上面的示例中，我们首先创建了一个Python列表`ci`，其中包含了一些整数。然后，我们使用`np.array()`函数将`ci`转换为NumPy数组`ci_arr`。最后，我们使用`ci_arr.cumsum()`方法计算`ci_arr`的累积和，并将结果作为一个新列添加到`df_forecast`数据框中。这样就能正确地运行代码并得到预期的结果。